"""
Fig 15: User Guide Radar Chart
Compares different usage modes across multiple dimensions
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm  # 导入字体管理模块
import seaborn as sns  # 新增Seaborn库

def make_figure(config=None):
    """Generate Fig 15: User Guide Radar Chart（优化指标文字距离）"""
    # ===================== 全局样式配置（新增Seaborn + 字体/字号强制统一） =====================
    # 设置Seaborn风格（保持视觉一致性，不修改核心样式）
    sns.set_style("whitegrid")  # 启用Seaborn基础样式
    sns.set_context("notebook", font_scale=1.0)  # 基础上下文，字号不额外缩放
    
    # 全局字体/字号强制配置（优先级最高）
    plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'  # 全局新罗马字体
    plt.rcParams['font.size'] = 12                  # 全局12号字
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 兼容负号
    # 补充Seaborn/Matplotlib全量字体覆盖
    plt.rcParams['axes.labelsize'] = 12
    plt.rcParams['axes.titlesize'] = 12
    plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12
    plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 12
    plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12
    plt.rcParams['figure.titlesize'] = 12

    # 默认配置
    if config is None:
        config = {"global": {"figure_dir": "figures"}}
    
    # 1. 定义雷达图维度与数据（原逻辑不变）
    categories = ['Battery Life', 'Performance', 'Display Quality', 
                 'Connectivity', 'User Experience']
    n_cats = len(categories)
    
    power_saver = [4.5, 2.0, 2.5, 2.0, 2.5]  # 省电模式
    high_performance = [1.5, 5.0, 5.0, 4.5, 4.0]  # 高性能模式
    
    # 闭合多边形（雷达图需首尾相连）
    power_saver += power_saver[:1]
    high_performance += high_performance[:1]
    
    # 2. 计算角度（原逻辑不变）
    angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n_cats, endpoint=False).tolist()
    angles += angles[:1]  # 闭合角度列表
    
    # 3. 创建极坐标图（原逻辑不变）
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10), subplot_kw=dict(projection='polar'))
    
    # 4. 绘制雷达图数据（原逻辑不变）
    ax.plot(angles, power_saver, 'o-', linewidth=2.5, label='Power Saver Mode', 
            color='#2ca02c', markersize=8)
    ax.fill(angles, power_saver, alpha=0.25, color='#2ca02c')
    ax.plot(angles, high_performance, 's-', linewidth=2.5, label='High Performance Mode', 
            color='#d62728', markersize=8)
    ax.fill(angles, high_performance, alpha=0.25, color='#d62728')
    
    # 5. 调整极坐标轴方向（原逻辑不变）
    ax.set_theta_offset(np.pi / 2)
    ax.set_theta_direction(-1)
    
    # ========== 指标文字：强制12pt + 新罗马字体（兜底保障） ==========
    ax.set_xticks(angles[:-1])  
    ax.set_xticklabels([])      
    for angle, label in zip(angles[:-1], categories):
        r = 5.2
        ha = 'center'
        va = 'center'
        if angle < np.pi/2:      
            ha = 'left'
            va = 'bottom'
        elif angle < np.pi:      
            ha = 'left'
            va = 'top'
        elif angle < 3*np.pi/2:  
            ha = 'right'
            va = 'top'
        else:                    
            ha = 'right'
            va = 'bottom'
        # 指标文字：显式指定字体和字号（全局已设，此处兜底）
        ax.text(angle, r, label, 
                fontsize=12,          
                fontfamily='Times New Roman',
                ha=ha, va=va, weight='bold')
    
    # 6. 设置径向轴（强制12pt新罗马字体）
    ax.set_ylim(0, 5)  
    ax.set_yticks([1, 2, 3, 4, 5])  
    ax.set_yticklabels(['1', '2', '3', '4', '5'], 
                       fontsize=12,                # 12号字
                       fontfamily='Times New Roman')  # 新罗马字体
    ax.set_rlabel_position(18)  
    
    # 7. 网格与样式（结合Seaborn风格，保持原逻辑）
    ax.grid(True, linewidth=0.5, alpha=0.5)  
    
    # ========== 8. 图例：强制12pt + 新罗马字体 ==========
    # 步骤1：创建字体属性对象（指定字体和字号）
    legend_font = fm.FontProperties(
        family='Times New Roman',  # 新罗马字体
        size=12                    # 12号字
    )
    # 步骤2：通过prop参数传入字体属性（核心保障）
    ax.legend(
        loc='upper right', 
        bbox_to_anchor=(1.2, 1.0), 
        framealpha=0.9, 
        prop=legend_font,  # 替代fontfamily，用prop传字体属性
        borderaxespad=0.1
    )
    
    # 9. 调整布局（原逻辑不变）
    plt.tight_layout()
    
    # 10. 显示图片
    plt.show()
    
    # 返回计算指标（原逻辑不变）
    return {
        "computed_metrics": {
            "power_saver_score": float(np.mean(power_saver[:-1])),
            "high_performance_score": float(np.mean(high_performance[:-1])),
            "battery_life_advantage": float(power_saver[0] - high_performance[0])
        },
        "pass": True
    }

# 直接运行显示图片
if __name__ == "__main__":
    make_figure()